Muster finden mit KI

In dieser Lektion werdet ihr… 

• mehr über Datensätze erfahren. 
• lernen ein KI-Modell so zu trainieren, sodass es Ergebnisse und Ereignisse vorhersagt. 

Entwicklung eines KI-Modells – alles, was ihr für die Sammlung von Daten für einen Datensatz tut. Zur Entwicklung gehört auch das Training des KI-Modells, damit es später Muster finden kann. Hinterher kann das KI-Modell in einem Programm oder einer App verwendet werden, um eine Vorhersage zu treffen und eine Handlung auszuführen.  

Datensätze  

 Um gute und genaue Vorhersagen treffen zu können, benötigt ein KI-Modell eine Menge Daten. Wie ihr gute Daten für eure App sammeln könnt, zeigen wir euch jetzt. 

 Um Daten (bspw. Bilder, Zahlen, Töne oder Text) für das Training eures KI-Modells zu sammeln, gibt es drei Methoden:  

1. Eigene Trainingsdaten aus eurer Community sammeln
   • Es ist sinnvoll, Trainingsdaten aus eurer Community zu sammeln
2. Daten mithilfe von Sensoren oder Nutzer:inneneingaben sammeln
   • Hierbei sammelt eure App von alleine Daten (Hinweis: Wahrscheinlich benötigt ihr zusätzlich Trainingsdaten aus einer der anderen beiden Methoden)
3. Daten aus öffentlichen Datensätzen als Trainingsdaten verwenden
   • Die Verwendung öffentlicher Datensätze ist notwendig, wenn ihr mehr Daten benötigt, als ihr über eure Community sammeln könnt. Das gilt auch, wenn ihr an einer Lösung für ein Problem arbeitet, das globaler ist 

Wir haben für euch einige kostenlose öffentliche Datensätze zusammengestellt, die ihr euch im Abschnitt Zusatzmaterial anschauen könnt. 

Beachtet bei der Sammlung eurer Trainingsdaten, die wichtigsten Merkmale guter Daten! 

• Die Daten haben einen Bezug zu eurem Problem/eurer Lösung. 
• Die Daten sind reichlich vorhanden. Es gilt: je mehr Daten, desto besser! 
• Die Daten sind möglichst genau. 
• Die Daten sind umfassend – und können verschiedene Situationen auf vielfältige Weise abbilden 
• Ihr habt die Erlaubnis der Personen, die euch ihre Bilder oder Informationen zur Verfügung gestellt haben 

Wie ihr euer KI-Modell trainiert 

Nachdem ihr euren Datensatz zusammengestellt habt, ist es an der Zeit diesen zu trainieren, damit ihr euer Modell entwickeln könnt. Es gibt zahlreiche Plattformen, auf denen ihr ein KI-Modell durch überwachtes Lernen trainieren könnt. Überwachtes Lernen ist genau das, wonach es sich anhört: Ihr überwacht den Lernprozess des KI-Modells, indem ihr ihm die richtige Antwort vorgebt. Soll das KI-Modell beispielsweise Hunde von Katzen unterscheiden, müsst ihr es mit vielen Bildern von Hunden und Katzen „füttern“. Zusätzlich lasst ihr das Modell wissen, welches die Hunde und welches die Katzen sind. So lernt das Modell den Unterschied. 

Unüberwachtes Lernen bedeutet, dass das KI-Modell zwar mit Eingaben versorgt wird, aber kein Datenlabeling (Kennzeichnung der Daten) vorliegt. Dadurch muss das KI-Modell selbst Muster erlernen und festlegen, welche Eingaben sich auf welche Weise ähneln. 

Schwerpunkt dieses Curriculums ist das Überwachte Lernen. Ihr stellt euren Datensatz zusammen und trainiert euer KI-Modell, indem ihr Klassen labelt (kennzeichnet). Jede Klasse bildet ein Label, um etwas, was ihr klassifizieren möchtet, zu erkennen. So sind zum Beispiel „Hund“ und „Katze“ Klassen in unserem Tier-Klassifikator. 

Zur Erstellung von KI-Klassifizierungsmodellen findet ihr online mehrere kostenlose und Open Source-Plattformen. Um den nächsten Schritt zu machen und euer KI-Modell in Gang zu bringen, haben wir für euch diese Liste an Programmen und Plattformen zusammengestellt. Mithilfe dieser Software könnt ihr euer Modell so entwickeln, sodass es Vorhersagen treffen und innerhalb eines Programms oder einer mobilen App Handlungen ausführen kann. 

Hier seht ihr die Plattformen für die Entwicklung eines KI-Modells, die wir euch empfehlen. Diese Plattformen zeichnen sich besonders durch deren hohe Nutzer:innenfreundlichkeit und Softwareintegration aus. Beide sind wichtige Aspekte, die eurem KI-Modell ermöglichen, Handlungen auszuführen.